Bulanık Bileşenli Çözümleme Kullanarak Proje Ekiplerinin Seçilmesi

Abstract

Bu çalışmada bulanık bileşenli çözümleme kullanılarak bir proje ekibinin etkin bir şekilde seçilmesi hedeflenmiştir. Bulanık bileşenli çözümleme yöntemi sonucunda ortaya çıkan bulanık sayılar bulanık sıralama yöntemi kullanılarak sıralanmıştır. Uygulama amaçlı olarak bir proje oluşturulmuş ve 15 kişi değerlendirmeye alınmıştır. Bu kapsamda öncelikle projede yer alacak kişiler için çalışma konuları tespit edilmiştir. Daha sonra bu profillerde yer alan kişiler için değişik seviyeler tespit edilmiştir. Kişilerin tümü, ilgili oldukları konulardaki seviyelerde birden fazla uzman tarafından değerlendirilerek ilişki matrisleri elde edilmiştir. Diğer taraftan projenin lideri veya yöneticisi tarafından, projede yer alacak kişiler için profiller tespit edilmiştir. Her profil için çalışma konularındaki üyelik değerlerini gösteren birer ağırlık vektörü tanımlanmıştır. Daha sonra bulanık birleştirme operasyonu uygulanarak her kişi için ilgili profildeki üyelik değerlerini gösteren birer bulanık sayı elde edilmiştir. Bu işlemden sonra ise her profil için bulanık sayılar sıralanarak, ilgili profilde kaç kişi gerekiyor ise seçim yapılmıştır. Yapılan uygulamada çıkan sonuçlara bakıldığında, kişilerin beklenen kişiler olduğu gözlemlenmiştir. Fakat burada sonucun daha iyi çıkabilmesi, değerlendirme yapılacak konu başlıklarının daha detaylı olması ve bu konu başlıklarına ilişkin kişilerin değerlendirmelerinin daha detaylı yapılması ile doğru orantılıdır. Burada yapılan çalışmada sonuç değerlerinin bir çok kişi için aynı çıkması, konu bazlı değerlendirmelerin daha genel yapılmasından kaynaklanmaktadır. Değerlendirmeler, kişilerin daha önce yapmış oldukları çalışmalar derlenip, istatistiksel olarak incelenerek elde edilir ise daha kesin sonuçlar elde edilebilecektir.

In this study, selecting an effective project team using fuzzy synthetic evaluation process has been aimed. Fuzzy numbers that produced as a result by fuzzy synthetic evaluation process has been graded by fuzzy ordering process. As an application, a project has been created and 15 people have been selected for evaluation. At this level primarily, study subjects for people in project has been determined. After that different levels have been defined for people in the profiles. For all people, relation matrixes have been composed evaluating by more then one expert in related subject levels. On the other hand, profiles have been determined for people that are in project by project manager or project leader. For every profile, a weight vector which shows membership values for every study subject has been characterized. Afterward for every people a fuzzy number which show membership values in related profiles has been determined using fuzzy synthetic evaluation process. After that people have been selected for every profile by ordering fuzzy numbers in related profiles. When we look at the result for this study, people that has been selected for project team was expected. But the result can be better by considering these two subjects: First, subjects that will be evaluated must be in detail, second, peoples must be evaluated with detailed information for related evaluation subjects. The study result values have been same values for many people because of evaluation by subject was so general. If this evaluation study can be done by using statistical information about people studies before, the result will be more close to real situations.